Líneas de Investigación:
– Análisis de los mecanismos moleculares que controlan la interacción micovirushongo
– Aprendizaje automático para clasificación
– Selección de instancias y características
– Escalado de algoritmos
– Bioinformática
– Reconocimiento de genes
– Escalado de algoritmos de minería de datos y Big Data
– Estudio de la base genética de los procesos virulentos en hongos patógenos de plantas que causan infecciones vasculares

Proyectos y convenios investigación y agroalimentación:
Título del proyecto: Predicción de la estructura de los genes en secuencias genómicas mediante técnicas de computación evolutiva (P07-TIC-02682) 

Publicaciones 2010-2011:
– García-Pedrajas N, Pérez-Rodríguez J, García-Pedrajas M, Ortiz-Boyer D, Fyfe C (2012) Class imbalance methods for translation initiation site recognition in DNA sequences. Knowledge-Based Systems 25: 22-34

– Maudes J, Rodríguez J, García-Osorio C, García-Pedrajas N (2012) Random feature weights for decision tree ensemble construction. Information Fusion 13: 20-20

– García-Pedrajas N, Maudes-Raedo J, García-Osorio C, Rodríguez-Díez JJ. Supervised subspace projections for constructing ensembles of classifiers. Information Sciences (in press)

– García-Pedrajas N, Ortiz-Boyer D (2011) An empirical study of binary classifiers fusion methods for multiclass classification. Information Fusion 12: 111-130

– García-Pedrajas N, García-Osorio C (2011) Constructing ensembles of classifiers using supervised projection methods based on misclassified instances. Expert Systems with Applications 38: 343-359

– García-Pedrajas N, Romero del Castillo JA, Ortiz-Boyer D (2010) A cooperative coevolutionary algorithm for instance selection for instance-based learning. Machine Learning 78(3): 381-420

– García-Osorio C, de Haro-García A, García-Pedrajas N (2010) Democratic instance selection: a linear complexity instance selection algorithm based on classifier ensemble concepts. Artificial Intelligence 174: 410-441

Master y Doctorado:
– Actualmente se está iniciando un proyecto de formación en Bioinformática con la Universidas de las Ciencias Informáticas de La Habana, Cuba.

Equipos y técnicas instrumentales avanzadas de las que dispone el grupo:
Técnicas avanzadas de minería de datos para clasificación.
Técnicas de reconocimiento de genes

Líneas Estratégicas:
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Líneas temáticas:
Tecnologías de la Información y Bioinformática